import java.util.Stack;

/**
 * @Author 12629
 * @Description：
 */
public class Sort {

    /**
     * 插入排序
     * 时间复杂度：
     *     最坏情况下： O(n^2)
     *     最好情况下：O(N)   数据有序的情况下
     *     结论：当给定的数据 趋于有序的时候 建议使用直接插入排序
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     *       一个排序本身就是稳定的排序,那么可以实现为不稳定的
     *    相反
     *       一个排序本身就是不稳定的排序，你是没办法实现为稳定的排序的
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 希尔排序：
     *    时间复杂度：
     *    空间复杂度：O(1)
     *    稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length / 2;
        //log2N  ----- log3N
        while (gap > 0) {
            shell(array,gap);
            gap /= 2;
        }
        //shell(array,1);
    }

    public static void shell(int[] array,int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >= 0; j-=gap) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 时间复杂度：O(N^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定的
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if(array[minIndex] > array[j]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,minIndex,i);
        }
    }

    private static void swap(int[] array,int i,int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    /**
     * 每次找到2个数据 一个最小 一个最大
     * @param array
     */
    public static void selectSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            for (int i = left+1; i <= right; i++) {
                if(array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if(array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array,minIndex,left);
            //假设第一个值 是最大值   81  3   6  2   4
            if(left == maxIndex) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array,maxIndex,right);
            left++;
            right--;
        }
    }

    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度：O(n*logn)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        createHeap(array);
        int end = array.length-1;
        while (end > 0) {
            swap(array,0,end);
            siftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }

    public static void createHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0; parent--) {
            siftDown(array,parent,array.length);
        }
    }

    private static void siftDown(int[] array,int parent, int length) {
        int child = 2 * parent+1;
        while (child < length) {
            if(child+1 < length && array[child] < array[child+1]) {
                child++;
            }
            if(array[child] > array[parent]) {
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = 2*parent+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序：当前代码是优化过的代码，分析时间复杂度的时候，不考虑优化情况
     * 时间复杂度：
     *       O(n^2)
     *       如果考虑优化：最好情况下时间复杂度是O(n)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        //趟数
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            boolean flg = false;
            //每一趟的比较次数
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                    flg = true;
                }
            }
            if(!flg) {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 快速排序  20上课 ！！！！！！！！！！
     * 时间复杂度：
     *         O(n*logn)
     *         当前代码的最坏情况下：O(N^2) 有序 或者 逆序
     * 空间复杂度：
     *         O(logn)
     *         O(N)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
    }

    public static void quick(int[] array,int start,int end) {
        if(start >= end) {
            return;
        }
        if(end-start+1 <= 10) {
            //采用直接插入排序,把当前区间排序
            insertSortRange(array,start,end);
            return;
        }
        //System.out.println("start: " + start);
        //System.out.println("end: " + end);
        //三数取中
        int index = midNum(array,start,end);
        swap(array,start,index);

        int par = partition2(array,start,end);

        quick(array,start,par-1);

        quick(array,par+1,end);
    }

    public static void insertSortRange(int[] array,int left,int right) {
        for (int i = left+1; i <= right; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= left; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    private static int midNum(int[] array, int left, int right) {
        int mid = (left+right)/2;
        if(array[left] < array[right]) {
            if(array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if(array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }


    private static int partitionHoare(int[] array, int left, int right) {
        int i = left;
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            swap(array,left,right);
        }
        swap(array,left,i);
        return left;
    }

    private static int partition2(int[] array, int left, int right) {
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];

            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }


    private static int partition(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left ;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }

    /**
     * 非递归的排序算法
     * @param array
     */
    public static void quickSortNor(int[] array) {
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        int par = partition2(array,left,right);
        //左边有2个元素及其以上
        if(par > left+1) {
            stack.push(left);
            stack.push(par-1);
        }
        //右边有2个元素及其以上
        if(par < right-1) {
            stack.push(par+1);
            stack.push(right);
        }
        while (!stack.isEmpty()) {
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();
            par = partition2(array,left,right);

            if(par > left+1) {
                stack.push(left);
                stack.push(par-1);
            }
            //右边有2个元素及其以上
            if(par < right-1) {
                stack.push(par+1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }

    /**
     * 归并排序
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(n)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortChild(array,0,array.length-1);
    }

    private static void mergeSortChild(int[] array,int left,int right) {
        //防御性编程
        if(left >= right) {
            return;
        }

        int mid = (left + right) / 2;

        mergeSortChild(array,left,mid);

        mergeSortChild(array,mid+1,right);
        //开始合并
        merge(array,left,mid,right);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        //临时数组
        int[] tmpArr = new int[right-left+1];
        //tmpArr数组下标
        int k = 0;
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;
        //当2个段都有数据的时候
        while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if(array[s1] <= array[s2]) {
                tmpArr[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmpArr[k++] = array[s2++];
            }
        }
        //一个段走完了 把另一个段的数据 拷贝到临时数组
        while (s1 <= e1) {
            tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        //临时数组当中存储的是有序的数据 -> 拷贝数据到原始数组当中
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i+left] = tmpArr[i];
        }
    }

    /**
     * 非递归归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSortNor(int[] array) {
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {
            //合并
            for (int i = 0; i < array.length; i = i+2*gap) {
                int left = i;
                int mid = left+gap-1;
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                int right = mid+gap;
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }

    /**
     * 计数排序：数据集中在某个范围内
     * 0,1,3,5,100
     * 时间复杂度：O(Max(N,范围))
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        //1. 求最大值 和 最小值 O(N)
        int max = array[0];
        int min = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < min) {
                min = array[i];
            }
            if(array[i] > max) {
                max = array[i];
            }
        }
        //2.定义计数数组 并且求出长度
        int len = max - min + 1;
        int[] countArray = new int[len];
        //3.遍历原始数组 计数数组开始计数 O(N)
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int index = array[i] - min;
            countArray[index]++;
        }

        //4.遍历计数数组
        int k = 0;//array数组的新下标  O(范围)
        for (int i = 0; i < countArray.length; i++) {
            while (countArray[i] != 0) {
                array[k] = i+min;
                k++;
                countArray[i]--;
            }
        }
        //执行到这里 array数组全部都有序了
    }
}
